女怕嫁錯郎，更怕入錯行─女性在什麼行業中有薪資優勢？(106年莊慧玲教授計畫)
關於此文：這篇文章介紹了由國立清華大學經濟學系莊慧玲教授所主持的科技部106年度性別與科技研究計畫「臺灣高科技製造業之性別薪資差異與就業區隔之實證研究」之研究成果。本文內容部分研究曾發表於Chuang, H.-L., Lin, E. S. and Chiu, S.-Y. (2017). The Gender Wage Gap in the Financial Industry: Evidence from the Interindustry Ranking. International Review of Economics and Finance, 44, 1-13.
作者／莊慧玲（國立清華大學經濟學系教授）
同工不同酬的薪資性別歧視
薪資雖然不是我們工作所追求的唯一目標，但絕對是驅使我們努力工作的主要動力之一。因此，像是影響薪資增長的主要因素、薪資結構的特色、薪資的性別差異現象、基本工資的調漲等與薪資相關的議題，不只受到社會大眾關心，更是學者專家持續探討的研究主題。
隨著女性平均教育程度提升，參與勞動市場的女性也日益增多。根據主計總處的統計資料，臺灣的女性勞動參與率由1978年的39%逐年上升至2020年的51%。女性勞動參與率的提升也促使大家更關注性別間的薪資差異現象，特別是有關勞動市場上可能存在的性別歧視議題。
勞動市場上的歧視現象一直以來都是社會各界努力想要改善卻難以根除的問題，其中有關薪資性別歧視的現象更有相關法令如《性別工作平等法》的規範。而所謂薪資性別歧視，簡單來說就是不同性別間的「同工不同酬」現象。為了能真正檢視出「同工不同酬」現象，勞動經濟學者 Oaxaca（1973）1與 Blinder（1973）2提出「薪資差異分解」的作法3。此作法將不同組群（例如男性工作者與女性工作者）的薪資差異分解為兩個部分。一部分是因為生產力或是工作性質不同所造成的薪資差異，稱為「可解釋的薪資差異」，即一般認知為合理的薪資差異；另一部分的薪資差異則稱為「不可解釋的薪資差異」，即尚未找到合理原因來解釋其中的差異。而所謂薪資歧視現象，即歸在「不可解釋的薪資差異」。
臺灣勞動市場的薪資性別歧視現象
我們可以應用Blinder-Oaxaca「薪資差異分解」作法來檢視臺灣勞動市場是否有薪資性別歧視的現象。我們以1978-2013年主計總處「人力運用調查資料」的受雇就業者為研究對象，進行「薪資差異分解」。結果顯示，「可解釋的薪資差異」比例由1978年的49%（此段期間的最高比例）變動至2013年的31%。而這段期間的最低比例則出現在1988年的28%。然而，因為「不可解釋的薪資差異」並不全然代表薪資性別歧視，所以我們雖然發現「可解釋的薪資差異」比例下降，但是並無法據以推論薪資性別歧視呈現惡化之趨勢，只能強調薪資性別歧視現象在臺灣勞動市場上仍是不可忽視的議題。
另外，我們發現，行業（如金融業、製造業、服務業等等）對於兩性薪資差異的影響明顯不同，而應用Blinder-Oaxaca「薪資差異分解」作法則可以進一步檢視行業因素的影響力。在1978-2013年期間，行業因素對於兩性薪資的影響力介於4%至10%之間，這顯示各行業間的兩性薪資差異非常大。因此，我們好奇，是否有哪些行業對於女性就業者比較有利呢？
女性在金融業中受到的薪資歧視較少
為了進一步探討各行業間的薪資性別差異，Fields and Wolff（1995）4, Horrace and Oaxaca（2001）5, Lin and Yun（2010）6等經濟學者發展出一系列的指標，可以估算出在考量生產力或是工作性質的不同之後，單純行業因素對於薪資性別差異的可能影響。我們應用這些指標來估算行業因素對於薪資性別差異的影響。以2013年的結果為例，我們發現，女性就業者在金融業的平均薪資約低於男性5%，即女性在金融業的平均薪資為男性的95%左右。在高科技業所屬的製造業中，女性就業者的平均薪資約低於男性18%。而各行業中女性平均薪資低於男性之比例最高者為營造業，約24%。由此可見，行業因素對於薪資性別差異確實有著舉足輕重的影響力。
另外，我們估算了1978-2013年期間，各行業中女性平均薪資低於男性之比例，並由小到大進行排序（如表1所示）。其中行業排序值愈小，表示該行業的女性與男性在平均薪資間之差距愈少；反之，行業排序值愈大，表示該行業的女性與男性在平均薪資間之差距愈多。換言之，排序值愈小的行業，對於女性就業者而言，在薪資上相對較為有利，而排序值愈大的行業則愈不利於女性。在我們所區分的八類行業中7，金融業在各年的排序值相對較小，在1998年之後更一直是排序第一的行業。這顯示女性在金融業就業者，其平均薪資相對於男性比較不會出現差別待遇的情況。因而比起其他行業，金融業對於女性就業者而言，是較有利的行業。
表1 1978-2013年各行業之女性／男性相對平均薪資之排序
| 行業 / 年 | 1978 | 1983 | 1988 | 1993 | 1998 | 2003 | 2008 | 2013 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 礦業 | 8 | 8 | 7 | 8 | 8 | 6 | 4 | 3 |
| 農業 | 7 | 7 | 8 | 6 | 7 | 8 | 8 | 7 |
| 製造業 | 3 | 6 | 6 | 7 | 6 | 7 | 7 | 6 |
| 營建業 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 8 |
| 商業 | 1 | 3 | 4 | 1 | 3 | 4 | 2 | 2 |
| 運輸業 | 6 | 5 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 | 5 |
| 金融業 | 4 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 服務業 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 3 | 6 | 4 |
持續努力建立臺灣勞動市場的性別友善環境
綜合此計畫的研究發現，我們可以推論臺灣勞動市場上仍存有薪資性別歧視現象。而不同行業所呈現出的兩性相對薪資的差異特徵，不只可作為個人在職涯規劃時的參考資訊，也可供相關單位日後研擬《性別工作平等法》修訂方向時參考。此外，薪資性別歧視現象的持續存在，更隱含其因果分析是值得探討的研究主題。而針對特定群組，例如高教畢業生的薪資性別差異現象之重點分析，也是值得進一步發展的研究方向。
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參考資料：
- Oaxaca, R. L. (1973). Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets. International Economic Review, 14(3), 693-709.
- Blinder, A. S. (1973). Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates. Journal of Human Resources, 8(4), 436-455.
- 薪資差異分解作法主要是透過薪資迴歸式中的解釋變數與其係數的加減項處理，而將其分解為兩個部分。一部分歸因為解釋變數的不同所造成的薪資差異，稱為「特徵差異」，即「可解釋的薪資差異」；另一部分歸因為係數不同所造成的薪資差異，稱為「係數差異」，即「不可解釋的薪資差異」。有關薪資差異分解的詳細推導過程，請參閱本團隊的研究成果Chuang, Lin & Chiu （2017）。
- Fields, J. and Wolff, E. N. (1995). Interindustry Wage Differentials and the Gender Wage Gap. Industrial ad Labor Relations Review, 49(1), 105-120.
- Horrace, W. C. and Oaxaca, R. L. (2001). Interindustry Wage Differentials and the Gender Wage Gap: An Identification Problem. Industrial ad Labor Relations Review, 54(3), 611-618.
- Lin, E. S. and Yun, M.-S. (2010). Alternative Estimators for Industrial Gender Wage Gaps: A Normalized Regression Approach. Working Paper, Department of Economics, National Tsing Hua University.
- 行業分類係根據2011年主計總處的行業大分類來定義。其中礦業包含礦業及土石採取業、電力及燃氣供應業、用水供應及汙染整治業；農業包含農、林、漁、牧業；商業包含批發及零售業；運輸業包含運輸及倉儲業、通訊業；金融業包含金融及保險業、不動產業；服務業包含社會、個人及相關服務業。